다중 모델
Multiple models
제어 이론에서 다중 모델은 적응 시스템이나 관찰 시스템의 효율성을 향상시키기 위한 접근법이다.불확도 영역에 분포하고, 발전소 및 모델의 반응을 바탕으로 하는 많은 수의 모델을 사용한다.매 순간 하나의 모델이 선택되는데, 이것은 몇 가지 지표에 따라 식물과 가장 가까운 것이다.이 방법은 사용 가능한 모델 수에 제한이 없을 때 만족스러운 성능을 제공한다.[1]
접근
두 가지 다중 모델 방법이 있다.
- 발전소에 대한 제어 입력의 "전환"은 그 순간 선택한 고정 모델에 기초한다.그것은 불연속적이고, 빠르지만, 거칠다.
- "스위치 및 튜닝"은 선택한 고정 모델의 위치에서 적응형 모델이 초기화되며, 최적의 모델의 파라미터가 사용할 컨트롤을 결정한다.그것은 지속적이고 느리지만 정확하다.
적용들
다중 모델 방법은 다음을 위해 사용할 수 있다.
- 알려지지 않은 발전소 제어 - 모수 추정치와 식별 오류를 총체적으로 사용하여 전체 시스템에 대한 제어 입력을 결정할 수 있다.
- 다중 관찰자 적용 - 과도현상을 크게 개선하고 관찰자 오버슈트를 줄인다.[2]
참고 항목
참조
- ^ Narendra, Kumpati S.; Han, Zhuo (August 2011). "Adaptive Control Using Collective Information Obtained from Multiple Models". IFAC Proceedings Volumes. 18 (1): 362–367. doi:10.3182/20110828-6-IT-1002.02237.
- ^ Bernat, J.; Stepien, S. (2015), "Multi modelling as new estimation schema for High Gain Observers", International Journal of Control, 88 (6): 1209–1222, doi:10.1080/00207179.2014.1000380
일반참조
- Narendra, K.S.; Balakrishnan, J. (September 1994), "Improving Transient Response of Adaptive Control Systems Using Multiple Models and Switching", IEEE Transactions on Automatic Control: 1861–1866, doi:10.1109/9.317113
- Postoyan, R.; Hamid, M. H. A.; Daafouz, J. (December 2015), "A multi-observer approach for the state estimation of nonlinear systems", 2015 54th IEEE Conference on Decision and Control: 1793–1798, doi:10.1109/CDC.2015.7402470
